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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种适合复杂山区的滑坡地质灾害时空预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116597320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310531562.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种适合复杂山区的滑坡地质灾害时空预测方法是由陆鑫;向世康设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适合复杂山区的滑坡地质灾害时空预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种适合复杂山区的滑坡地质灾害时空预测方法，首先获取大范围监测区域的卫星遥感图像，然后利用差分干涉测量D‑InSAR技术对监测区遥感图像进行预处理，清除遥感图像因为山区云雾、卫星拍摄视角等因素带来的山峦阴影干扰。在D‑InSAR对遥感图像进行预处理基础上，再利用图像识别技术对监测区遥感图像进行滑坡风险特征识别，从中找出易发滑坡的不稳定区域。在圈定复杂山区的易发滑坡风险区域后，对该易发滑坡风险区域进行在线监测，并应用本发明建立的机器学习预测模型对滑坡风险发生时间进行预测。本发明方法涉及D‑InSAR技术、图像识别技术、机器学习技术，解决滑坡地质灾害时空预测问题的复合交叉技术领域。

本发明授权一种适合复杂山区的滑坡地质灾害时空预测方法在权利要求书中公布了：1.一种适合复杂山区的滑坡地质灾害时空预测方法，其特征在于，包括以下步骤:（1）.采集监测区域遥感图像；（2）.对监测区遥感图像进行预处理以消除因云雾天气和拍摄角度出现的阴影；（3）.构建滑坡易发生区域识别模型，并将预处理后的监测区遥感图像输入到滑坡易发生区域识别模型中获得滑坡易发生区域；（4）.采集滑坡易发区的监测数据，监测数据分为静态数据与动态数据；使用地质数据作为为静态数据；使用区域气象数据作为动态数据；（5）.滑坡易发区域地表形变预测：（5-1）先利用差分干涉测量短基线集时序分析SBAS-InSAR技术计算圈定区域InSAR图像的地表形变量；（5-2）应用移动平均法将每个时刻的地表形变量分解为内在因素项和外部因素项；（5-3）将内在因素项地表形变量与静态数据组成内在因素项特征向量输入至基于多项式模型的内在因素地表形变量预测模型，因素地表形变量预测模型输出内在因素项地表形变时间序列预测曲线；（5-4）将外部因素项地表形变量与动态数据组成外部因素项特征向量输入至基于长短期记忆LSTM模型的外在因素地表形变量预测模型，外部因素地表形变量预测模型输出外部因素项地表形变时间序列预测曲线；（5-5）将内在因素项地表形变时间序列预测曲线与外部因素项地表形变时间序列预测曲线相加后得到地表形变时间序列预测曲线；（6）.计算地表形变时间序列预测曲线在各个时间点的切线角，判断该切线角是否大于阈值，如是，则认为有滑坡迹象，该时间点即为所预测的滑坡风险时间，否则，认为预测时间内无滑坡迹象。

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